问：分析数据时需要注意哪些问题?
- 答：1、没有明确分析数据的目的
当我们要分析一份数据时，首先要确定好自己的目的，为什么要收集和分析这样一份数据，而只有明确了橘段目的之后，这样才能够了解自己接下来要收集哪些数据，应该怎么收集数据，应该分析哪些数据等。
2、没有合理安排时间
数据分析也要合理安排时间，一般我们有几个步骤，收集数据>>整理数据>>分析数据>>美化表格，在做这些之前，我们要预估一下每一个步骤需要花多少时间，哪一步比较重要，需要花更多的时间等，这些都要在开始收集数据前就计划好，然后在操作的过程中在规定的时间里完成每一个步骤。
3、重收集轻分析
培训里有不少同学就犯了这样的一个错误，做任务的时间为3个星期，却用了两个多星期来收集数据，最后基本没有时间去分析，紧赶慢赶最后交上来一份没有怎么分析的数据。数据分析重点应该在于分析，应该以最快的速度收集完数据，才有更多的时间整理和分析，最后经过分析的数据才是最有价值的。
4、收集数据太多，导致无法整理及分析
在我们开始收集数据的时候，容易犯的一个毛病就是看到什么内容比较符合的就都收集下来，这样的情况是数据越来越多，表格里文档里的内容越来越多，到最后一看，自己都晕了，该怎么大禅整理和分析啊!其实我们在收集数据的时候也要有一个标准，什么样的数据是我们需要的，什么数据是不符合条件的，作一个初步的判断，这样就可以减少后面整理的更多工作量了。
关于分析数据时需要注意哪几点，青藤小编今天就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于、的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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问：数据分析报告结论和建议部分编写的注意事项是什么？
- 答：以下结构，仅供参考
目录：
提现数晌庆乎据分析报告的整体架构
前言
前言部分就和写论文时候的Abstract类似：
1. 要写出做这次分析报告的目的和背景
2. 略微阐述现状或者存在的问题
3. 通过这次分析需要解决什么问题
4. 运用了什么分析思路，分析方法和模型
5. 给出总结性的结论或者效果
6. 给出数据来源
正文：逻辑性强
现实状况的给出和论证一定要严谨合理，逻辑性强。这正是数据分析师存在的意义。
架构清晰
分析报告的架构体现了分析师的分析思路的框架，一定要宴悉显而易见，符合常识。思路最好不要出现跳跃的地方，以免出现阅读障碍，令读者不知所云。一步一步得出结论，给出观点。
结论明确
数据的结论一定是要从数据中得出来，要严谨的切合数据分析的主题，最好一个分析模块只给出一个最直接最和主题关联的分析结论。一个特征当然可以从多个角度提取出多个观点和结论，但是一定要选择和主题相关性最强的那个，不然大量的低相关信息会很容易打乱读者的思路。
可视化
人都是视觉动物，一图胜千言。在数据差清报告中需要大量地使用各种图表而非文字，图表能够一步到位的将数据呈现在读者面前，大部分时候无需做多余的解释。
术语
根据读者的不同决定是否要解释报告中的分析方法和术语。
问：研究生论文要注意的主要问题
- 答：数据、术语严谨规范
严谨规范，是科研论文的主要特征之一。
数据分析，避免橡野“张冠李戴”。对数据进行判别时，不要将属性为A的对象，用B作为参照标准。计量单位，要符合国家标准或者相关行业规范。
注意有效数字的取舍。并不是小数点之后位数越多就越精确，而是要与获得数据的方法手段结合起来。比如，利用一台精度为5%的仪器进行观测，数据应写成“19”，而不是“19.2”。
不能简单地照搬仪器报出值。高于检测上限、或低于检测下限的数据，应该用“>检测限”、“<检测限”、“未梁燃喊检出”或相应的英文缩写等表示。
标注要详实。比如，采样位置图，应该有比例尺、方位、坐标、图例及说明等参数。图版中使用专业符号、代码表示段皮对象时，应该附注相应的文字说明。
不要生造专业术语。确实需要使用新的术语时，应进行充分的说明。
